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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

摘要：本发明提供了基于人工神经网络的青白色软玉产地溯源研究方法，包括如下步骤：获取青白色软玉元素数据，并对所述青白色软玉元素数据进行预处理；基于预处理的青白色软玉元素数据，建立人工神经网络判别模型；基于所述人工神经网络判别模型，获得青白色软玉的产地溯源结果。本发明建立基于激光诱导击穿光谱仪技术获取的半定量青白色软玉的微量元素含量的人工神经网络模型，以促进人工神经网络技术在宝石产地溯源方面的应用。

主权项：1.基于人工神经网络的青白色软玉产地溯源研究方法，其特征在于，包括以下步骤：获取青白色软玉元素数据，并对所述青白色软玉元素数据进行预处理；基于预处理的青白色软玉元素数据，建立人工神经网络判别模型；基于所述人工神经网络判别模型，获得青白色软玉的产地溯源结果；利用激光诱导击穿光谱仪在颜色均匀干净的部分获取元素含量数据，使用数据筛选原则对数据进行了筛选和归一化处理之后，以因子分析和线性回归分析讨论了数据间的共线性，在数据间不存在明显多重共线性的情况下建立了三层人工神经网络的判别模型；具体的，获取青白色软玉元素数据的方法为：利用激光诱导击穿光谱仪，获取青白色软玉元素数据；对所述青白色软玉元素数据进行预处理的方法为：利用数据筛选原则，对所述青白色软玉元素数据进行筛选和归一化处理；利用因子分析和线性回归分析，对筛选和归一化处理的青白色软玉元素数据进行共线性分析；对所述青白色软玉元素数据进行筛选的方法为：在所述青白色软玉元素数据中，选择相对稳定的元素，其中，所述相对稳定的元素为：相同产地的每个样品上都有的元素；根据选线原则，在所述青白色软玉元素数据中，分别对同种元素和不同元素进行谱线选择；所述相对稳定的元素包括：稀土元素、过渡元素、造岩元素和铁族元素；对所述青白色软玉元素数据进行归一化处理的方法为：分别对同种元素的光谱和不同元素的光谱进行归一化处理；建立人工神经网络判别模型的方法为：基于预处理的青白色软玉元素数据划分为训练集与测试集；构建人工神经网络；基于所述训练集对所述人工神经网络进行训练，基于所述测试集对训练后的所述人工神经网络进行测试，获得人工神经网络判别模型；每个产地仅产生100000个数据点，然后随机选取五分之四的数据作为训练集，剩下五分之一作为测试集；把训练集的数据组输入Keras模型中让其进行自主学习和结果收敛，构建了一个三层的神经网络模型：输入层一般不算一层神经网络，图中中间层就是隐含层，为两个隐含层的神经网络；神经网络具体的参数为；第一层有128个神经元，选取‘relu’激活方式，dropout的比率为0.5，第二层也有128个神经元，同样选取‘relu’激活方式，dropout的比率为0.5，第三层有6个神经元，采用‘softmax’激活方式；从六十万个数据中随机抽取五分之四作为训练集供神经网络学习，在经过不停的迭代学习后，得到一个成型的神经网络模型。

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百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于人工神经网络的青白色软玉产地溯源研究方法